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既成の機械学習技術を活用、地球外知的生命体探査を続けるSETI〜VB Summit 2018から

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地球外知的生命体探査プロジェクト(SETI)は、Nvidia と Google が提供する既成の機械学習技術を使って、宇宙で知的生命を発見するミッションを推進している。 これらのをツールを使って、昨秋、同プロジェクトに採用されたばかりの大学院生が、これまでで最も多くのデータセットを発見した。 バークレー SETI リサーチセンターのディレクター Andrew Siemion 氏は、次のように語った…

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Green Bank 天文台にある電波望遠鏡
Image credit: Green Bank Observatory

地球外知的生命体探査プロジェクト(SETI)は、Nvidia と Google が提供する既成の機械学習技術を使って、宇宙で知的生命を発見するミッションを推進している。

これらのをツールを使って、昨秋、同プロジェクトに採用されたばかりの大学院生が、これまでで最も多くのデータセットを発見した。

バークレー SETI リサーチセンターのディレクター Andrew Siemion 氏は、次のように語った。

私は彼を信じていませんでしたが、結局それは本当だとの考えに至りました。実際、最も長い時間を要したのは、実際に論文を執筆してピアレビューを受けることでした。

Siemion 氏は23日、カリフォルニア州ミレバレーの会場「The Seminary at Strawberry」で開催された、企業幹部のための2日間カンファレンス「VB Summit 2018」で、Pandorabots の CEO Lauren Kunze 氏と話した。

SETI の活動には、電磁気活動、無線、レーザー信号など、知的生命体が使う技術から発せられる可能性のある信号を探すことが含まれる。

高速電波バースト(FRB)は、我々が天文学で知る最も興味深い信号源の一つです。約10年前に発見しました。我々は50程度の信号源を知っており、そのうちの一つは繰り返されることが知られています。それは、繰り返される信号源として、知られている唯一の存在です。我々の知る限り、そのように振る舞うのは、その信号源だけなのです。信号源の実際の姿は、何らかのテクノロジーではないかという人もいました。(Siemion 氏)

SETI は、毎秒数百ギガバイトのデータを生成できる大型望遠鏡を世界中に設置し、このような信号を探している。その集積データは SETI のプログラム「Breakthrough Listen」によって毎年保存され、機械学習を用いてデータの中から通常とは異なる点が精査される。

昨秋、SETI のチームはウエストバージニア州 Green Bank 天文台の望遠鏡が生成したデータから、6時間起きに発せられる21個の FRB を探知した。1ヶ月後、ある大学院生が作成したアルゴリズムがさらに72個の FRB を発見、これは SETI がこれまでに見つけた中で最も多くのデータセットとなった。

コモディティなハードウェアは、非営利団体である SETI のコストを抑え、古いツールに依存せずにすむようにしている。電波天文学の分野では伝統的に、望遠鏡のための計器開発は何年もかけて一から開発がなされており、それが使えるようになる頃には時代遅れになる。

我々のバークレーにいるグループには、フルタイムの従業員は12人程度しかいません。明らかに十分な人数ではいないですし、機械学習のフレームワーク、アルゴリズム、パイプラインを一から開発する専門家集団ではありますが。(Siemion 氏)

Siemion 氏によれば、カスタムソリューションではなくコモディティな技術を用いるアプローチによって、天文学はより一般的なものになっていくという。

この種のアルゴリズムや、開発中のソフトウェアツールキットを活用できる、あらゆる機会があります。新たな発見に向け、このような技術を適用し続けることに非常に関心があります。実際には多分、もっと多くの FRB、その中には知的生命体からの信号を受け取っているのかもしれません。発見が待たれるデータの中に埋もれているだけなのかもしれません。(Siemion 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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